1、Flume简介
(1) Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。
(2) Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。
(3) Flume、Kafka用来实时进行数据收集，Spark、Flink用来实时处理数据，impala用来实时查询。
2、Flume角色
2.1 Source
用于采集数据，Source是产生数据流的地方，同时Source会将产生的数据流传输到Channel，这个有点类似于Java IO部分的Channel。
2.2 Channel
用于桥接Sources和Sinks，类似于一个队列。
2.3 Sink
从Channel收集数据，将数据写到目标源(可以是下一个Source，也可以是HDFS或者HBase)。
2.4 Event
传输单元，Flume数据传输的基本单元，以事件的形式将数据从源头送至目的地。
3、Flume传输过程
source监控某个文件或数据流，数据源产生新的数据，拿到该数据后，将数据封装在一个Event中，并put到channel后commit提交，channel队列先进先出，sink去channel队列中拉取数据，然后写入到HDFS或其他目标源中。
4、Flume安装与部署
4.1 上传包
将flume的gz包上传到/opt/soft/目录下；
[root@bigdata111 conf]# rz 若不支持rz命令，则用yum安装lrzsz命令：
查询含有rz的yum源，由结果可见，yum源中含有lrzsz.x86_64包；
[root@bigdata111 soft]# yum search rzsz
已加载插件：fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
* base: mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
* extras: mirrors.aliyun.com
* updates: mirrors.aliyun.com
============================================================================================================================= N/S matched: rzsz ==============================================================================================================================
lrzsz.x86_64 : The lrz and lsz modem communications programs
名称和简介匹配 only，使用“search all”试试。
安装rz命令
[root@bigdata111 soft]# yum -y install lrzsz4.2 解压包
将flume解压到/opt/module/目录下，并改短名字flume-1.8.0：
[root@bigdata111 soft]# tar -zvxf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /opt/module
[root@bigdata111 module]# mv apache-flume-1.8.0-bin flume-1.8.04.3 配置参数
切换到/opt/module/flume-1.8.0/conf目录，将flume-env.sh.template文件名改为：flume-env.sh
[root@bigdata111 module]# mv flume-env.sh.template flume-env.sh 查询JAVA_HOME的值；
[root@bigdata111 conf]# echo $JAVA_HOME
/opt/module/jdk1.8.0_144 编辑flume-env.sh，将文件内容中的JAVA_HOME的值修改为上面查到的；
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_1444.4 配置环境变量
在/etc/profile末尾添加flume的家路径
export FLUME_HOME=/opt/module/flume-1.8.0
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin4.5 验证flume成功与否
在xshell客户端下，输入flu，按tab键，看是否能够自动补全：flume-ng
如果可以自动补全，则代表安装flume成功，否则失败。
[root@bigdata112 opt]# flume-ng
Error: Unknown or unspecified command ''
Usage: /opt/module/flume-1.8.0/bin/flume-ng [options]...
commands:
help display this help text
agent run a Flume agent
avro-client run an avro Flume client
version show Flume version info
............ 4.6 配置其他两台机器
利用scp命令，配置其他两台机器；
首先，将flume目录分发到bigdata112，bigdata113
[root@bigdata111 ~]# scp -r /opt/module/flume-1.8.0/ root@bigdata112:/opt/module/
[root@bigdata111 ~]# scp -r /opt/module/flume-1.8.0/ root@bigdata113:/opt/module/ 其次，将/etc/profile环境变量文件分发到bigdata112，bigdata113
[root@bigdata111 ~]# scp -r /etc/profile root@bigdata112:/etc/
[root@bigdata111 ~]# scp -r /etc/profile root@bigdata113:/etc/ 最后，在bigdata112，bigdata113上分别刷新环境变量
[root@bigdata112 opt]# source /etc/profile
[root@bigdata113 opt]# source /etc/profile5、Flume案例
5.1 监控端口数据
目标：Flume监控一端Console，另一端Console发送消息，使被监控端实时显示。
5.1.1 安装telnet命令
[root@bigdata111 conf]# yum -y install telnet5.1.2 创建Agent配置文件
在flume根目录下，新建一个myconf目录，用于存放自定义conf配置文件；
新建flume-telnet.conf文件，文件内容如下：
# 定义agent
# <自定义agent名>.sources=<自定义source名称>
a1.sources = r1
# <自定义agent名>.sinks=<自定义sink名称>
a1.sinks = k1
# <自定义agent名>.channels=<自定义channel名称>
a1.channels = c1
# 定义source
# .sources..type = 源类型
a1.sources.r1.type = netcat
# .sources..bind = 数据来源服务器
a1.sources.r1.bind = bigdata111
# .sources..port = 自定义未被占用的端口
a1.sources.r1.port = 44445
# 定义sink
# .sinks..type = 下沉到目标源的类型
a1.sinks.k1.type = logger
# 定义channel
# .channels..type = channel的类型
a1.channels.c1.type = memory
# .channels..capacity = 最大容量
a1.channels.c1.capacity = 1000
# transactionCapacity<=capacity
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
# 双向链接
# .sources..channels = channel名称
a1.sources.r1.channels = c1
# .sinks..channel = channel名称
a1.sinks.k1.channel = c1 5.1.3 启动flume配置文件
[root@bigdata111 conf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a1 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/conf/flume-telnet.conf -Dflume.root.logger==INFO,console 可以简写为：
[root@bigdata111 conf]# flume-ng agent --c /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --n a1 --f /opt/module/flume-1.8.0/conf/flume-telnet.conf -Dflume.root.logger==INFO,console5.1.4 发送测试数据
通过其他机器向bigdata111的44445端口发送数据
[root@bigdata112 ~]# telnet bigdata111 44445
Trying 192.168.1.111...
Connected to bigdata111.
Escape character is '^]'.
echo aaaa
OK
echo aaaa
OK
echo bbbbbbbbb
OK运行结果如图：
5.2 实时读取本地文件到HDFS
5.2.1 创建Agent配置文件
创建flume-hdfs配置文件
# 1 agent 若同时运行两个agent，则agent名字需要改变，比如下面a2
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# 2 source
# 因监控linux本地文件，执行shell命令，所以type为exec；
a2.sources.r2.type = exec
# 监控的文件路径
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/test.log
a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c
# 3 sink
# 数据下沉到目标源hdfs
a2.sinks.k2.type = hdfs
# 如果集群为HA模式，则路径为active的namenode地址，普通分布式集群，直接写namenode所在地址即可。
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://bigdata111:9000/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 1000
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
#最小副本数
a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 定义channel
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 1000
# 双向链接绑定
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2
5.2.2 启动flume配置文件
[root@bigdata111 flume-1.8.0]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a2 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-hdfs.conf 5.2.3 发送文件内容
[root@bigdata111 opt]# echo kjalksdjglkajsdg2333333333333333asdgasdgasdg >> test.log
[root@bigdata111 opt]# echo kjalksdjglkajsdg2333333333333333asdgasdgasdg >> test.log
[root@bigdata111 opt]# echo kjalksdjglkajsdg2333333333333333asdgasdgasdg >> test.log
[root@bigdata111 opt]# echo kjalksdjglkajsdg2333333333333333asdgasdgasdg >> test.log 运行结果：
5.3 实时读取目录文件到HDFS
目标：使用flume监听整个目录的文件
5.3.1 创建Agent配置文件
创建agent配置文件，命名为：flume-dir.conf，文件内容如下：
#1 Agent
a3.sources = r3
a3.sinks = k3
a3.channels = c3
#2 source
#监控目录的类型
a3.sources.r3.type = spooldir
#监控目录的路径
a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume1.8.0/upload
#哪个文件上传hdfs，然后给这个文件添加一个后缀
a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED
a3.sources.r3.fileHeader = true
#忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传（可选）
a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp)
# 3 sink
a3.sinks.k3.type = hdfs
a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://bigdata111:9000/flume/%H
#上传文件的前缀
a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload-
#是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0
#最小副本数
a3.sinks.k3.hdfs.minBlockReplicas = 1
# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c3.type = memory
a3.channels.c3.capacity = 1000
a3.channels.c3.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r3.channels = c3
a3.sinks.k3.channel = c3
温馨提示：
1) 不要在监控目录中创建并持续修改文件
2) 上传完成的文件会以.COMPLETED结尾
3) 被监控文件夹每500毫秒扫描一次文件变动
5.3.2 启动flume配置文件
[root@bigdata111 myconf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a3 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-dir.conf5.3.3 上传文件到upload目录
[root@bigdata111 opt]# mkdir upload
[root@bigdata111 opt]# ls
module soft test.log upload
[root@bigdata111 opt]# mv test.log upload/
[root@bigdata111 opt]# ls
module soft upload
[root@bigdata111 opt]# vi test1.log
[root@bigdata111 opt]# mv test1.log upload/ 运行如图：
5.4 扇出例子01
扇出：数据用于多个地方。（简单理解：一个数据源对应多个channel，sink,并且输出到多个目标源）
例子01示意图：
目标：在flume1里面接收数据，然后数据下沉到两个不同目标源（控制台和HDFS）
5.4.1 创建Agent配置文件
在myconf目录下，新建一个flume-fanout1.conf文件，内容配置如下：
# 定义agent
a1.sources=c1
a1.channels=k1 k2
a1.sinks=s1 s2
# 定义source
a1.sources.c1.type=exec
a1.sources.c1.command=tail -F /opt/test.log
a1.sources.c1.shell=/bin/bash -c
# 将数据流复制给多个channel
a1.sources.r1.selector.type=replicating
# 定义channel1
a1.channels.k1.type=memory
a1.channels.k1.capacity = 1000
a1.channels.k1.transactionCapacity=1000
# 定义channel2
a1.channels.k2.type=memory
a1.channels.k2.capacity = 1000
a1.channels.k2.transactionCapacity=1000
# 定义sink1
a1.sinks.s1.type=logger
# 定义sink2
a1.sinks.s2.type=hdfs
a1.sinks.s2.hdfs.path = hdfs://bigdata111:9000/flume/%Y%m%d/%H
# 上传文件的前缀
a1.sinks.s2.hdfs.filePrefix = logs-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.s2.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.s2.hdfs.roundValue = 1
# 重新定义时间单位
a1.sinks.s2.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.s2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a1.sinks.s2.hdfs.batchSize = 1000
# 设置文件类型，可支持压缩
a1.sinks.s2.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a1.sinks.s2.hdfs.rollInterval = 600
# 设置每个文件的滚动大小
a1.sinks.s2.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.s2.hdfs.rollCount = 0
# 最小副本数
a1.sinks.s2.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 双向链接
a1.sources.c1.channels = k1 k2
a1.sinks.s1.channel=k1
a1.sinks.s2.channel=k25.4.2 启动flume配置文件
[root@bigdata111 myconf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a1 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-fanout1.conf -Dflume.root.logger==INFO,console5.4.3 向文件添加内容
切换到/opt/目录下，新建test.log文件，然后动态添加内容，观察控制台输出以及web的hdfs文件
[root@bigdata111 opt]# touch test.log
[root@bigdata111 opt]# touch test.log
[root@bigdata111 opt]# echo 'china' >>test.log
[root@bigdata111 opt]# echo 'hello world' >>test.log
[root@bigdata111 opt]# echo 'nihao' >> test.log 控制台输出如下：
web页面结果：
5.5 扇出例子02
目标：flume1监控文件，然后将变动数据分别传给flume2和flume3，flume2的数据下沉到HDFS；flume3的数据下沉到本地文件；
5.5.1 创建flume1配置文件
在bigdata111上的myconf目录下，新建agent配置文件：flume-fanout1.conf;
flume1用于监控某文件的变动，同时产生两个channel和两个sink，分别输送给flume2，flume3;
文件内容如下：
# 配置agent
a1.sources = c1
a1.channels = k1 k2
a1.sinks = s1 s2
# 定义source
a1.sources.c1.type=exec
a1.sources.c1.command=tail -F /opt/test.log
a1.sources.c1.shell=/bin/bash -c
# 将数据流复制给多个channel
a1.sources.c1.selector.type=replicating
# 定义channel1
a1.channels.k1.type=memory
a1.channels.k1.capacity = 1000
a1.channels.k1.transactionCapacity=1000
# 定义channel2
a1.channels.k2.type=memory
a1.channels.k2.capacity = 1000
a1.channels.k2.transactionCapacity=1000
# 定义sink1
a1.sinks.s1.type = avro
a1.sinks.s1.hostname = bigdata112
a1.sinks.s1.port = 4402
# 定义sink2
a1.sinks.s2.type = avro
a1.sinks.s2.hostname = bigdata113
a1.sinks.s2.port = 4402
# 双向链接
a1.sources.c1.channels = k1 k2
a1.sinks.s1.channel=k1
a1.sinks.s2.channel=k25.5.2 创建flume2配置文件
在bigdata112的myconf目录下，新建agent配置文件：flume-fanout2.conf
接收flume1的event数据，然后产生一个channel和一个sink，最后将数据下沉到hdfs
文件内容如下：
# 配置agent 不同agent之间，agent名不相同，但是source，channel,sink名可以相同
a2.sources = c2
a2.channels = k2
a2.sinks = s2
# 定义source
a2.sources.c2.type=avro
a2.sources.c2.bind = bigdata112
a2.sources.c2.port = 4402
# 定义channel
a2.channels.k2.type=memory
a2.channels.k2.capacity = 1000
a2.channels.k2.transactionCapacity=1000
# 定义sink
a2.sinks.s2.type = hdfs
a2.sinks.s2.hdfs.path=hdfs://bigdata111:9000/flume2/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.s2.hdfs.filePrefix = flume2-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.s2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.s2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.s2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.s2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a2.sinks.s2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.s2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.s2.hdfs.rollInterval = 600
#设置每个文件的滚动大小大概是128M
a2.sinks.s2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与Event数量无关
a2.sinks.s2.hdfs.rollCount = 0
#最小副本数
a2.sinks.s2.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 双向链接
a2.sources.c2.channels = k2
a2.sinks.s2.channel=k25.5.3 创建flume3配置文件
在bigdata113的myconf目录下，新建agent配置文件：flume-fanout3.conf
接收flume1的event数据，然后产生一个channel和一个sink，最后将数据下沉到本地/opt/flume3
文件内容如下：
# 配置agent
a3.sources = c3
a3.channels = k3
a3.sinks = s3
# 定义source
a3.sources.c3.type=avro
a3.sources.c3.bind = bigdata113
a3.sources.c3.port = 4402
# 定义channel
a3.channels.k3.type=memory
a3.channels.k3.capacity = 1000
a3.channels.k3.transactionCapacity=1000
# 定义sink
a3.sinks.s3.type = file_roll
# 提示：本地此目录必须先建好，程序不会自动创建该目录
a3.sinks.s3.sink.directory=/opt/flume3
# 双向链接
a3.sources.c3.channels = k3
a3.sinks.s3.channel=k35.5.4 启动三台机器配置文件
bigdata111:
[root@bigdata111 myconf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a1 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-fanout1.conf -Dflume.root.logger==INFO,consolebigdata112:
[root@bigdata112 myconf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a2 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-fanout2.conf bigdata113:
[root@bigdata113 myconf]# flume-ng agent --conf /opt/module/flume-1.8.0/conf/ --name a3 --conf-file /opt/module/flume-1.8.0/myconf/flume-fanout3.conf 运行结果如图：
bigdata112:
bigdata113:
5.6 扇入例子
5.6.1 创建flume1配置文件
flume1(agent1)监控端口数据变化，将数据sink到flume3(agent3);
在myconf目录下新建agent文件：flume-fanin-1.conf
配置内容如下：
# 配置agent
a1.sources = c1
a1.channels = k1
a1.sinks = s1
# 配置source
a1.sources.c1.type = netcat
a1.sources.c1.bind = bigdata111
a1.sources.c1.port = 6666
# 配置sink
a1.sinks.s1.type=avro
a1.sinks.s1.hostname=bigdata113
a1.sinks.s1.port=5008
# 配置channel
a1.channels.k1.type=memory
a1.channels.k1.capacity=1000
a1.channels.k1.transactionCapacity=1000
# 双向绑定
a1.sources.c1.channels = k1
a1.sinks.s1.channel = k15.6.2 创建flume2配置文件
flume2(agent2)监控本地文件变化，将数据sink到flume3(agent3);
在myconf目录下新建agent文件：flume-fanin-2.conf
配置内容如下：
# 配置agent
a2.sources = c1
a2.channels = k1
a2.sinks = s1
# 配置source
a2.sources.c1.type = exec
a2.sources.c1.command = tail -F /opt/ceshi.log
a2.sources.c1.shell=/bin/bash -c
# 配置sink
a2.sinks.s1.type=avro
a2.sinks.s1.hostname=bigdata113
a2.sinks.s1.port=5008
# 配置channel
a2.channels.k1.type=memory
a2.channels.k1.capacity=1000
a2.channels.k1.transactionCapacity=1000
# 双向绑定
a2.sources.c1.channels = k1
a2.sinks.s1.channel = k15.6.3 创建flume3配置文件
flume3(agent3)接收flume1和flume2的数据，将数据sink到HDFS ；
在myconf目录下新建agent文件：flume-fanin-3.conf
配置内容如下：
# 配置agent
a3.sources = c1
a3.channels = k1
a3.sinks = s1
# 配置source
a3.sources.c1.type = avro
a3.sources.c1.bind = bigdata113
a3.sources.c1.port = 5008
# 配置sink
a3.sinks.s1.type=hdfs
a3.sinks.s1.hdfs.path=hdfs://bigdata111:9000/flume3/%H
# 上传文件的前缀
a3.sinks.s1.hdfs.filePrefix = flume3-
# 是否按照时间滚动文件夹
a3.sinks.s1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a3.sinks.s1.hdfs.roundValue = 1
# 重新定义时间单位
a3.sinks.s1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a3.sinks.s1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 积攒多少个Event才flush到HDFS一次
a3.sinks.s1.hdfs.batchSize = 1000
# 设置文件类型，可支持压缩
a3.sinks.s1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件
a3.sinks.s1.hdfs.rollInterval = 600
# 设置每个文件的滚动大小大概是128M
a3.sinks.s1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a3.sinks.s1.hdfs.rollCount = 0
# 最小冗余数
a3.sinks.s1.hdfs.minBlockReplicas = 1
# 配置channel
a3.channels.k1.type=memory
a3.channels.k1.capacity=1000
a3.channels.k1.transactionCapacity=1000
# 双向绑定
a3.sources.c1.channels = k1
a3.sinks.s1.channel = k15.6.4 启动三个flume配置文件
flume1:
[root@bigdata111 myconf]# flume-ng agent -c ../conf/ -n a1 -f flume-fanout1.conf -Dflume.root.logger==INFO,consoleflume2:
[root@bigdata112 myconf]# flume-ng agent -c ../conf/ -n a2 -f flume-fanout2.conf flume3:
[root@bigdata113 myconf]# flume-ng agent -c ../conf/ -n a3 -f flume-fanout3.conf 5.6.5 操作端口与文件
新开xshell选项卡，链接bigdata111服务器，然后执行telnet命令：
[root@bigdata111 ~]# telnet bigdata111 6666
Trying 192.168.1.111...
Connected to bigdata111.
Escape character is '^]'.
english
OK
chinese
OK
hello
OK
.net
OK
php
OK
java
OK新开xshell选项卡，链接bigdata112服务器，然后向/opt/ceshi.log添加新内容：
[root@bigdata112 ~]# cd /opt/
[root@bigdata112 opt]# ls
ceshi.log ha module soft zookeeper.out
[root@bigdata112 opt]# cat ceshi.log
start-log-in
end-log
[root@bigdata112 opt]# echo `date` >> ceshi.log
[root@bigdata112 opt]# echo "end-log" >> ceshi.log
[root@bigdata112 opt]# cat ceshi.log
start-log-in
end-log
2019年 09月 07日 星期六 23:36:03 CST
end-log5.6.6 显示运行结果
web页面结果：
hdfs的文件内容：
